Markus Levin của XYO: Tại sao một L1 gốc dữ liệu có thể trở thành xương sống “bằng chứng nguồn gốc” của AI

Trong tập SlateCast mới nhất, đồng sáng lập XYO Markus Levin đã tham gia cùng các host của CryptoSlate để phân tích lý do tại sao các mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang vượt ra ngoài các thí nghiệm hẹp—và lý do tại sao XYO đã xây dựng một Layer-1 được thiết kế riêng để xử lý loại dữ liệu mà AI và các ứng dụng thực tế ngày càng yêu cầu.

Tham vọng của Levin cho mạng lưới là rất rõ ràng: “Đầu tiên, tôi nghĩ XYO sẽ có tám tỷ nút,” ông nói, gọi đó là một mục tiêu thách thức—nhưng là một cái mà ông tin rằng khớp với hướng đi của danh mục này.

Thesis “mỗi góc của thế giới” của DePIN

Levin đã định hình DePIN như một sự chuyển đổi cấu trúc trong cách các thị trường phối hợp cơ sở hạ tầng vật lý, chỉ ra kỳ vọng tăng trưởng nhanh chóng cho lĩnh vực này. Ông đã trích dẫn một dự báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới rằng DePIN có thể mở rộng từ khoảng vài chục tỷ hiện tại lên hàng triệu tỷ vào năm 2028.

Đối với XYO, quy mô không phải là giả thuyết. Một trong các host đã lưu ý rằng mạng lưới đã phát triển “với hơn 10 triệu nút,” thiết lập nền tảng cho một cuộc trò chuyện tập trung ít hơn vào “cái gì nếu” và nhiều hơn vào cái gì sẽ xảy ra khi khối lượng dữ liệu thực tế trở thành sản phẩm.

Chứng minh nguồn gốc cho AI: vấn đề dữ liệu, không chỉ tính toán

Khi được hỏi về deepfakes và sự sụp đổ của niềm tin vào truyền thông, Levin lập luận rằng nút thắt của AI không chỉ là tính toán—mà còn là nguồn gốc. “Trong khi DePIN, những gì bạn có thể làm là bạn có thể, ừm, chứng minh nguồn gốc của dữ liệu từ đâu,” ông nói, phác thảo một mô hình nơi dữ liệu có thể được xác minh từ đầu đến cuối, theo dõi vào các quy trình đào tạo, và truy vấn khi các hệ thống cần sự thật cơ sở.

Theo quan điểm của ông, nguồn gốc tạo ra một vòng phản hồi: nếu một mô hình bị cáo buộc là ảo tưởng, nó có thể kiểm tra xem đầu vào cơ sở có được xác minh nguồn gốc từ đầu đến cuối hay không—hoặc yêu cầu dữ liệu mới, cụ thể từ một mạng lưới phi tập trung thay vì lấy từ các nguồn không đáng tin cậy.

Tại sao một Layer-1 có nguồn gốc dữ liệu lại quan trọng

XYO đã dành nhiều năm để không xây dựng một chuỗi, Levin nói—hoạt động như một phần mềm trung gian giữa các tín hiệu thế giới thực và hợp đồng thông minh. Nhưng “không ai xây dựng nó,” và khối lượng dữ liệu của mạng lưới đã buộc vấn đề phải được giải quyết.

Ông đã giải thích mục tiêu thiết kế một cách đơn giản: “Blockchain không thể phình to… và nó chỉ được xây dựng cho dữ liệu thực sự.”

Cách tiếp cận của XYO tập trung vào các cơ chế như Chứng minh Hoàn hảo và các ràng buộc kiểu “nhìn lại” nhằm giữ yêu cầu nút nhẹ nhàng, ngay cả khi các bộ dữ liệu phát triển.

COIN onboarding: chuyển đổi người dùng không phải crypto thành nút

Một đòn bẩy tăng trưởng chính đã là ứng dụng COIN, mà Levin mô tả như một cách để biến điện thoại di động thành các nút mạng XYO.

Thay vì đẩy người dùng vào sự biến động của token ngay lập tức, ứng dụng sử dụng các điểm gắn với đô la và các tùy chọn đổi thưởng rộng hơn—sau đó cầu nối người dùng vào hệ sinh thái crypto theo thời gian.

Mô hình token kép: định hình động lực với XL1

Levin cho biết hệ thống token kép được thiết kế để phân tách phần thưởng/an ninh hệ sinh thái khỏi chi phí hoạt động chuỗi. “Chúng tôi rất phấn khởi về hệ thống token kép này,” ông nói, mô tả $XYO là tài sản staking/quản trị/an ninh bên ngoài và $XL1 là token gas/giao dịch nội bộ được sử dụng trên XYO Layer One.

Đối tác thực tế: cơ sở hạ tầng sạc và dữ liệu POI tiêu chuẩn bản đồ

Levin chỉ ra các quan hệ đối tác mới như là động lực “ứng dụng giết người” sớm bên trong hệ sinh thái DePIN rộng lớn hơn, trích dẫn một thỏa thuận với Piggycell—một mạng lưới sạc lớn của Hàn Quốc cần chứng minh vị trí và có kế hoạch mã hóa dữ liệu trên XYO Layer One.

Ông cũng mô tả một trường hợp sử dụng chứng minh vị trí riêng liên quan đến các bộ dữ liệu điểm quan tâm (giờ, ảnh, thông tin địa điểm), cho rằng một đối tác định vị lớn đã phát hiện vấn đề trong bộ dữ liệu của chính mình “trong 60% các trường hợp,” trong khi dữ liệu từ XYO là “99,9% chính xác,” cho phép lập bản đồ hạ nguồn cho các doanh nghiệp lớn.

Kết hợp lại, thông điệp của Levin là nhất quán: nếu AI và RWAs cần đầu vào đáng tin cậy, biên giới cạnh tranh tiếp theo có thể ít về các mô hình nhanh hơn—và nhiều hơn về các đường ống dữ liệu có thể xác minh được, có thể xác nhận nguồn gốc từ thế giới thực.